前言

這次主要分享通過Metrics.net + influxdb + grafana 構(gòu)建WebAPI的自動化監(jiān)控和預(yù)警方案。通過執(zhí)行耗時，定位哪些接口拖累了服務(wù)的性能；通過請求頻次，設(shè)置適當(dāng)?shù)南蘖骱腿蹟鄼C(jī)制，攔截非法或不合理的請求，保障服務(wù)的可用性。

InfluxDB

官網(wǎng)：https://www.influxdata.com/

按照官方的說法，InfluxDB是一個開源分布式時序、事件和指標(biāo)數(shù)據(jù)庫。使用 Go 語言編寫，無需外部依賴。其設(shè)計目標(biāo)是實現(xiàn)分布式和水平伸縮擴(kuò)展。

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下載地址：https://portal.influxdata.com/downloads，解壓后的目錄如下

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?打開配置文件，設(shè)置數(shù)據(jù)存儲路徑

[data]# The directory where the TSM storage engine stores TSM files.#dir = "/var/lib/influxdb/data"dir = "C:/Users/001wa/Desktop/software/influxdb-1.2.2-1/data"# The directory where the TSM storage engine stores WAL files.#wal-dir = "/var/lib/influxdb/wal"wal-dir = "C:/Users/001wa/Desktop/software/influxdb-1.2.2-1/data"

開啟管理界面

[admin]# Determines whether the admin service is enabled.enabled = true# The default bind address used by the admin service.bind-address = ":8083"

cmd到當(dāng)前目錄，使用配置文件influxdb.conf啟動服務(wù)后，可以查看管理頁面http://127.0.0.1:8083/

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至此，服務(wù)啟動成功。

創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫并改變默認(rèn)策略，并創(chuàng)建具有管理員權(quán)限的賬戶

CREATE DATABASE "db_metrics"CREATE RETENTION POLICY "rp_metrics" ON "db_metrics" DURATION 10w REPLICATION 1 DEFAULT

CREATE USER "admin" WITH PASSWORD 'admin' WITH ALL PRIVILEGES

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Metrics.Net

現(xiàn)有多個Metrics及其擴(kuò)展的版本：

https://github.com/etishor/Metrics.NET?該版本的作者據(jù)說去天堂了，期望天堂里沒有程序員這個職業(yè)。

https://github.com/davidB/metrics-influxdb?這個擴(kuò)展支持的Influxdb版本太低，高版本會報異常，無奈放棄。

https://github.com/Recognos/Metrics.NET這個版本每個時間周期都會向數(shù)據(jù)源推數(shù)據(jù)，如果這段時間內(nèi)沒有數(shù)據(jù)則默認(rèn)用上個周期的數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)會累計，導(dǎo)致重復(fù)，不便于統(tǒng)計和展示。

https://github.com/Recognos/Metrics.NET.InfluxDB這個版本的擴(kuò)展不錯。

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最終選擇后面兩個，并對源碼做了一點(diǎn)擴(kuò)展和二次開發(fā)，基礎(chǔ)SDK主要封裝Metrics的基礎(chǔ)操作和修復(fù)上述重復(fù)、累計問題，并注冊全局的環(huán)境、主機(jī)的自定義Tags。

Metric.Config.WithReporting(report => report.WithInfluxDbMyHttp(host, port, database, userName, password, null, null,
TimeSpan.FromSeconds(intervalSeconds), null, configFunc => configFunc.WithConverter(new DefaultConverter().
WithGlobalTags($"env={environment},host={Dns.GetHostName()}")).WithFormatter(new DefaultFormatter().
WithLowercase(true)).WithWriter(new InfluxdbHttpWriter(configFunc, batchSize))));

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之后在基礎(chǔ)sdk上擴(kuò)展一個用于統(tǒng)計webapi接口耗時和頻次的sdk。

/// <summary>/// WebAPI接口過濾器 ? ?/// /// 記錄接口耗時、頻次，記錄到Metrics ? ?/// </summary>public class MetricsFilterAttribute : ActionFilterAttribute

主要采用Histogram，并自定義Tags便于Grafana的篩選

if (stopWatch != null){stopWatch.Stop();
var tags = new string[] { $"method={
actionExecutedContext.Request.Method.ToString()}" };
var metricsName = FormatMetricsName(
actionExecutedContext.ActionContext.ActionDescriptor);
//build and update histogramvar histogram = GetOrAddHistogram(metricsName, tags);histogram.Update(stopWatch.ElapsedMilliseconds);}

WebAPI引用后，要注冊全局的過濾器

config.Filters.Add(new MetricsFilterAttribute());

Grafana

Grafana是一個非常好看的監(jiān)控界面，從這里下載：https://grafana.com/grafana/download

啟動服務(wù)，打開登陸頁面http://localhost:3000，使用默認(rèn)賬號登陸。

這里主要關(guān)注數(shù)據(jù)源的配置和圖表的畫法，不再詳述用戶分組權(quán)限的管理和自動化預(yù)警，想了解更多可以參考官方文檔：http://docs.grafana.org/guides/getting_started/

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首先添加數(shù)據(jù)源，設(shè)置數(shù)據(jù)源的類型、地址、數(shù)據(jù)庫、通信方式等。

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之后，自定義模板，將自定義的Tags作為篩選項，并設(shè)置數(shù)據(jù)源、篩選條件。

?最終的效果為：

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接下來，自定義圖表

設(shè)置標(biāo)題

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選擇自己的數(shù)據(jù)庫和查詢字段，比如采用Histrogram直方圖記錄單位時間內(nèi)的執(zhí)行次數(shù)和耗時分布

因為耗時和訪問次數(shù)屬于不同的維度，這里要設(shè)置兩個Y坐標(biāo)

?顯示一些聚合數(shù)據(jù)

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設(shè)置我們要展示圖形格式

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最終效果為

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熔斷

為了保證單個接口或服務(wù)的可用性，通常針對單個用戶賬戶、單個調(diào)用方ip在某個時間段內(nèi)的訪問頻次進(jìn)行限制，攔截惡意的請求，保障服務(wù)的可用性。

可以在Grafana中設(shè)置預(yù)警閾值，直接調(diào)用接口，對用戶或ip進(jìn)行訪問攔截等。

后語

這篇是線上服務(wù)的可用性保障方案的其中一篇，其它的內(nèi)容會后續(xù)補(bǔ)充：

1.對Web、H5、App相關(guān)頁面進(jìn)行埋點(diǎn)，統(tǒng)計用戶訪問的PV、UV、停留時間、轉(zhuǎn)化率等。

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2.VSAnalyseTool本地調(diào)試分析接口的耗時、內(nèi)存、CPU的使用情況，直接定位問題、優(yōu)化代碼。
　　接口性能分析與優(yōu)化

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3.SoapUI對接口進(jìn)行并行壓力測試，針對性改善接口性能。

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4.Metrics.net + influxdb + grafana對API進(jìn)行埋點(diǎn)。

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5.完善日志系統(tǒng)，記錄請求和響應(yīng)及耗時，標(biāo)識一次完整的請求，便于查找和定位問題。

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6.對EntityFramework進(jìn)行輕度包裝，支持AsNoTracking、自動nolock、記錄SQL執(zhí)行耗時、讀寫分離等。

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7.zabbix監(jiān)控服務(wù)器的內(nèi)存、線程、CPU Average、CPU Load、IO等，設(shè)置閾值、及時預(yù)警，保障線上的可用性。

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8. WinDbg分析線上服務(wù)異常時的內(nèi)存轉(zhuǎn)儲文件，排查大對象、高頻回收、線程耗時、死鎖等問題。

　　高CPU、數(shù)據(jù)庫無法讀寫的真兇

?　　Windbg DUMP分析（原創(chuàng)匯總）

　　記一次內(nèi)存泄漏DUMP分析

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原文：https://www.cnblogs.com/LoveOfPrince/p/8538621.html

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Metrics.net + influxdb + grafana 构建WebAPI的自动化监控和预警的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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